混行环境下CACC系统驾乘舒适性优化控制

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:auzjh
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为提升协同式自适应巡航(cooperative adaptive cruise control,CACC)系统在由自动网联汽车(connected automated vehicle,CAV)和人工驾驶汽车(manual vehicle,MV)构成的混行交通流下的驾乘舒适性,提出考虑驾乘舒适性的双层控制策略(dual-layer control strategy considering ride comfort,RC-DCS). 上层控制器从宏观角度出发,采用两状态空间模型调整跟车间距及车速,并利用代价函数改善车队的整体稳定性和舒适性;下层控制器从微观角度出发,优化单车的油门和制动踏板切换逻辑,稳定实际加速度输出,降低车辆频繁加减速引起的自身俯仰. 试验结果表明:RC-DCS在跟随MV工况中跟车间距误差和加速度分别降低了72.44%和24.87%;在MV插入CACC车队工况中通过增大跟车时距0.4 s以减少加速度波动;在跟车、紧急制动、旁车切入3种典型工况中,单车加速度标准差分别降低了9.6%、10.4%、2.9%.
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针对高寒地区公路系统遭遇雪灾规模大、持续时间长的特点,以黑龙江地区公路系统及其常遭遇的风吹雪灾害为研究对象,从灾害发生机理探究灾害形成的宏观条件;基于概率论思想,通过影响因素的联合概率密度函数,将致灾因子发生可能性、危险等级及危险强度三者联系在一起,阐明了致灾因子的危险性评价理论;在公路系统脆弱性评估的基础上,构建了适用于寒区公路系统的风吹雪灾害风险评估体系. 通过此体系对黑龙江省2017年2月份内的风吹雪事件进行评估,并将预测结果与省气象信息中心发布的道路预警进行对比. 结果表明:研究区公路网在评价时段